We are ​looking ​for ​the best UMOS ​ONE은 42dot의 자회사로, 스스로 ​운영되는 ​도시교통 운영체제(Urban ​Mobility Operating System, ​UMOS)를 기반한 ​모빌리티 ​서비스에서의 실제 ​플릿 ​운영과 ​자율 주행 확장까지, ​전 ​과정을 아우르는 통합 ​플랫폼을 ​개발하고 ​있습니다. UMOS ONE은 모빌리티 ​서비스 ‘TAP!’, ​차량 ​관제·운영 시스템 ​‘Pleos Fleet’, ​AI ​기반 운송 관리 ​시스템 ‘Capora’ ​등 다양한 솔루션을 통해 SDV (software-defined vehicle) 기반의 기술을 상용화하며, 미래 모빌리티 서비스의 중심을 이끌어가고자 합니다. 빠르게 변화하는 시장 속에서 복잡한 문제를 날카롭게 분석해 정확한 해법을 실행력 있게 구현해 나갈 동료를 찾고 있습니다. 혼자보다는 함께 더 멀리 가는 팀, 단순한 협업을 넘어 서로의 성장을 진심으로 응원하는 문화 속에서 의미 있는 도전을 이어가고 싶다면, UMOS ONE에서 그 여정을 함께하세요.

• Agentic AI 시스템 구현 및 액션 프레임워크 개발 • LLM과 실제 비즈니스 로직(API, DB)을 연결하는 Action Framework 및 MCP(Model Context Protocol) 기반 인터페이스 설계 • AI 모델(Routing, Dispatching 등)이 내린 결정을 실제 서비스 환경에 안전하게 적용하는 에이전트 워크플로우 개발 • 복잡한 운영 환경의 동적 변화를 감지하고 에이전트에게 실시간 피드백을 제공하는 '감각 시스템' 구현 • 지식 기반 데이터 엔지니어링 (Data-to-Knowledge) • 데이터 분석가적 관점에서 에이전트의 지능을 높이기 위한 핵심 Feature 추출 및 지식화(Ontology Mapping) • 지식 그래프(Knowledge Graph) 데이터를 에이전트가 즉시 활용할 수 있도록 고성능 조회 API 및 캐싱 레이어 구축 • 파편화된 원천 데이터를 분석하여 에이전트의 의사결정에 필요한 'Context'로 가공하는 파이프라인 개발 • 성능 분석 및 지능형 시뮬레이션 환경 구축 • AI Native Analyst 역할: 에이전트의 의사결정 품질을 정량적으로 평가하기 위한 지표(Metrics) 설정 및 대시보드 구축 • 현실 세계의 복잡성을 모사한 시뮬레이션 환경을 구축하여 에이전트 로직의 안전성과 효율성을 사전에 검증 • 시뮬레이션 데이터 분석을 통해 에이전트의 행동 패턴을 개선하는 피드백 루프 설계

• 5년 이상의 백엔드 시스템 개발 경력 (Java, Kotlin, Go, Python 중 하나 이상 능숙) • AI Native Mindset: LLM, Agentic System에 대한 깊은 이해와 이를 시스템적으로 풀어내는 역량 • Data-Savvy Engineer: SQL은 물론 대량의 데이터를 스스로 탐색하고 분석하여 시스템 로직에 반영할 수 있는 분 • 객체 지향 설계(OOP) 및 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에 대한 탄탄한 기초 • RESTful API, gRPC, MCP 등 서비스 간 통합 인터페이스 설계 및 운영 경험

• Agentic Frameworks: LangChain, CrewAI, AutoGen 등을 활용해 실제 서비스를 기획/개발해 본 경험 • Graph-Ready: Graph DB(Neo4j 등) 또는 온톨로지 기반의 서비스를 연동해 본 경험 • Simulation & Math: 최적화 알고리즘 구현이나 물리/논리 시뮬레이터 개발 경험 • Industry Experience: 물류(WMS), 모빌리티(TMS), 로보틱스 도메인에서 실시간 시스템을 개발해 본 경험

• 서류전형 - 코딩테스트 - 1차면접 (1시간 내외) - 2차면접 (3시간 내외) - 최종합격 • 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다. • 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.